大攻角多分量强迫振动实验技术

北京大学低速风洞新研制的大攻角强迫振动实验设备可迫使模型绕其体轴做单自由度俯仰、偏航，或滚转振动，由六分量应变天平感受气动反作用和力矩，测量仪器按相关滤波原理将它争解为同相分量和正交分量。仪器具有很高的分辨度和精度，能测出组合形式的全部１８个同相导数和１８个正交导数。该设备具有很大的攻角范围和测滑角范围，并具有足够大的振动频率和振幅范围，实验风速可从２０米／秒至５０米／秒。强迫振动风洞实验的全过程     

对脉冲型数据的一种数字滤波技术

本文提出了一种用于处理动态实验脉冲型数据的数字滤波技术，首先，识别和剔除数据中的野值并加以补正，然后使用最小二乘法１５点二阶算式对数据进行滤波，对于脉冲幅值较大的数据可多次滤波，以得到更新近于真实值的数据，用数字滤波技术作动态点估算，对测量数据具有频域滤波和数据平滑化功能，其特点是简单，实用，应用性强，算例表明，对于脉冲型数据和混有高频噪声的动态测量数据的滤波效果是良好的，给出了原数据的有用信息和     

一种新颖的侧滑振动导数实验技术

北京大学低速风洞中采用一种新的测量侧滑振动导数的原理和技术，它利用同一强迫振动装置，更换少许运动转换件和支杆，实现五种自由强迫振动，由六分量天平和相关滤波仪器测量出全部组导数和下洗时差导数，而侧滑振动导数是通过对应的侧滑－滚转振动与滚转振动测出的组合导数之差得到的。本文给出了某教练机大攻角侧洗时差导数的典型结果。     

数字滤波器在非定常气动实验数据处理中的应用

过失速非定常气动测力和大迎角动导数等实验数据是动态的，其背景噪声和机械振动对天平测力的干扰很大，有时无法获得有用数据，为此必须对数据进行数字滤波处理。     

无人机螺旋桨实验天平的研制

螺旋桨实验是一种非常规实验，其特点决定了螺旋桨天平的特殊性。为了探索新的扭矩测量方法，准确研究螺旋桨的性能，设计了螺旋浆实验专用天平。该天平是同步旋转应变天平，实验中天平随螺旋桨高速旋转。天平设计要保证质量分布均匀，采用特制滑环引出电信号，并且天平后端用支架支撑以减小振动。该天平较一般固定式天平复杂，但更合理地解决了扭矩测量问题。实验结果表明，天平总体方案正确，设计合理，测量精度高，有效解决了小型螺旋桨实验问题。     

基于虚拟仪器的轮翼气动实验系统研究

针对一种用于小型飞行器的新型高效升力和推力系统——轮翼,为了解决其所面临的测量参数多、气动力/力矩量值小、实时性强、耦合性高的困难,研制了基于虚拟仪器（VI）的气动实验系统。该系统采用四分量高精度应变天平、AC伺服电机及驱动器、应变放大器等设备搭建实验平台,利用基于虚拟仪器的LabWindows/CVI软件进行数据采集和数据处理。实验测得天平输出信号电压值与软件采集记录结果一致,为进一步做模型试验提供了可靠的基础。     

捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用，是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时，载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰，导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术，介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理，运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据，比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对，验证了4种方法的可行性和优劣性，同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

飞行试验数字滤波方法探讨

发动机飞行试验数据处理中，一个重要环节就是剔除测量中干扰信号，特别是脉冲干扰所形成的峰值。若不加以排除，直接应用测量数据进行统计分析的结果便不可信，谱分析会出现蛎量虚假频率，随磁记录及数字电传操纵系统的发展，数字滤波方法就显得更加重要，笔者依据多年发动机飞行载荷数据处理中数字滤波问题，在不同时期分别使用门限值法，时间连续法、一阶导数符号检验法，逆序数判断法，取得一定成效，现总结发表出来，并给出应用     

一阶数字递推滤波器在抗高频干扰上的应用

本文提出了对高于香农频率的干扰信号，用程序查代其干扰频率的递推滤波方法进行数字滤波，从而有效地解决了用数字滤波的方法抗高频干扰问题。     

风洞模型-支撑系统涡激振动测量与分析

以0.55m×0.4m低湍流航空声学风洞某模型及其支撑系统为研究对象,采用基于加速度传感器直接测量支撑系统和热线间接测量模型尾流相结合的方法,测量并分析了风洞模型-支撑系统的涡激振动模态,给出了测量方案和数据处理方法。采用基于加速度传感器的功率谱分析方法,获得了模型-支撑系统的三阶振动频率分别为31.1、120.9和221.4Hz;采用基于加速度传感器的频域滤波和频域积分方法,提高了有效信号的信噪比,获得了模型-支撑系统振动的振型和振动节点位置;采用热线测量模型尾流分离涡脱落频率的方法,获得了模型一阶和二阶振动的尾流涡激频率分别为31.1和124.1Hz,并从测量尾流速度脉动量获得了模型振幅变化和抖振边界信息。实验结果表明,采用热线测量模型尾流从而分析模型振动的方法,有利于小尺度的模型振动测量,而且相对于加速度传感器装于模型表面的直接测量方法而言,对试验模型的绕流流场干扰较小,为测量风洞试验模型的涡激振动模态提供了一种方法。     

飞秒激光频率梳测量光频用拍频装置的实验研究

飞秒激光频率梳测量光频实验中会遇到拍频信号信噪比低、高信噪比拍频信号维持时间短的问题。本文针对该问题在光路的准直、稳定维持方面采取了相应的光学、机械结构优化以及对拍频信号采取了先滤波后放大的措施;设计了一种拍频装置,并利用该装置进行了碘稳频633 nm激光器e峰频率的绝对测量实验。     

宽带信号去斜脉冲压缩处理方法的研究

宽带信号广泛应用于雷达、导航和卫星通讯等领域。宽带信号的传统接收处理方法主要是采用匹配滤波或子带分割技术。本文用去斜脉冲压缩处理方法处理宽带信号,给出了具体的实现结构和改进措施,分析了如何选择系统的信号采样频率,同时还给出了脉压波形的仿真结果及性能分析。实验表明:对中心频率为9.5GHz、带宽1.3GHz、脉冲宽度30μs的宽带线性调频信号,采用该方法处理只需90MHz采样数据率,大大降低了数据采集的难度。     

滚动接触疲劳实验机跟踪滤波器设计

在滚动接触疲劳实验机的设计中,为了从复杂的背景噪声中提取与疲劳密切相关的振动信号,采用了窄带跟踪滤波技术.该滤波器以开关电容滤波原理为基础,设计锁相倍频电路,通过开关频率f<,CLK>,跟踪信号的中心频率f<,O>,实现实时动态跟踪滤波.实验结果证明,该滤波器满足疲劳实验机的总体设计要求.     

数据融合方法及其在提高智能仪表测量精度中的应用

在智能仪器仪表或系统中，由于工业中存在的各种干扰，软件的数字平均值滤波为广泛采用，但其方差不是最小的，本采用基于参数估计理论方法，提出以递推估计的数据融合方法克服智能仪表的测量干扰，并通过仿真表明其优于传统的算术平均的数字滤波方法。     

激光跟踪仪角度采集系统设计及误差修正研究

高精度的角度采集和测量是激光跟踪仪实现跟踪和精密测量的关键。针对激光跟踪仪中采用的圆光栅编码器,本文介绍了一种基于FPGA的数据采集系统的设计与实现方法。该采集系统分为滤波、计数、通信三大模块。数字滤波模块用于消除跟踪控制过程中跟踪头振动、抖动产生的信号干扰;计数模块实现方波脉冲的倍频、辨向及计数;通信模块实现跨时钟域的数据传输。系统通过Modelsim仿真及实验测试验证了方法的可行性与可靠性。采用谐波分析方法对角度误差进行了修正,测量误差由3.5″降低到1.5″。本文设计的角度采集系统及谐波分析误差修正方法具有一定的通用性,可广泛应用于相关领域。     

小波降噪在某型直升机半物理仿真数据处理中的应用

针对直升机半物理仿真测量数据主要是低频噪声的特点,提出利用小波变换、塔式结构重构算法,对信号进行降噪滤波处理的方法.仿真结果表明该方法在离线降噪滤波处理上实用高效.     

单模块超燃发动机推力测量天平研制

介绍了用于单模块超燃发动机推力测量的力传感器单分量天平的研制、应用,通过脉冲燃烧风洞和长时间风洞试验,天平/模型/支撑系统频率为20 Hz,在脉冲燃烧风洞有效试验时间内(约300 ms)可获得较为稳定的测力信号,基本满足脉冲燃烧风洞单模块发动机测力要求.在相同试验条件下,脉冲燃烧风洞和长时间风洞获得了相同的发动机推力收益,验证了天平测量数据的准确性.      

减少数字遥测数据中噪声的数值滤波技术

本文介绍了几种事后数值滤波技术。在数字遥测数据用于自动化计算机数据分析以前,利用这些技术减少或/和消除数字遥测数据中的噪声。这种遥测数据噪声来源于遥测载波信号过小或完全丢失,引起接收的脉码调制(PCM)数据出错。剔除错误的采样数据是事后分析中一项特别重要的工作,因为被污染数据可能给自动化计算机事后数据分析过程造成错误或偏差。当这些错误在最终换算后的数据中常接近测量值的上限或下限(数据跳点),很容易从采样数据中滤除。数据噪声偶尔表现为比较小的、不明显的波动,则分析员只有从图形(而不是数表)才能看出有噪声。因此,这类噪声更难于数字滤波。通常,采用手工噪声剔除或平滑,其结果变化较大。其主要缺点是:对现今的高采样率数字系统,采样数据量很大,因而耗时过大。另外,任何一种手工滤波总是对操作员依赖性很大。对错误采样数据的检测和识别显然是数据滤波中最困难的一步。我们已研究出几种识别方法,并在消除和平滑技术以前先加以详细介绍。研究了这些方法的技术局限性,对此也作了介绍。最后,对每种方法用图形绘出滤波处理前后的几组数据例子。     

一种数字滤波器组在动态风洞试验中的应用

在动态风洞试验中,由于机械振动、随机扰动等原因,原始试验数据均有较大扰动。为得到其中的有用信息,需利用数字滤波器对其处理。基于MATLAB实现了梳状和频率抽样两种数字滤波器,对其各自特性做了较为深入的研究和比较。最后,利用二者串行组成了滤波器组。该滤波器组已经应用于预研项目中,结果表明,该滤波器组低频和高频特性均能够有效减弱信号中的干扰和噪声,达到预期目标。在不进行降采样率处理的情况下,达到相似的滤波结果,滤波器组的滤波时间仅为频率抽样滤波器的2％左右。     

并行稀疏滤波在轴承声信号下的故障诊断

振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂，对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点，在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而，由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强，传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此，研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点，在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取，可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法，能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取，然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后，通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明，并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类，可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。